| 研究課題/領域番号 |
16KT0108
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| 研究機関 | 統計数理研究所 |
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研究代表者 |
樋口 知之 統計数理研究所, －, 所長 (70202273)
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| 研究分担者 |
中野 慎也 統計数理研究所, モデリング研究系, 准教授 (40378576)
加藤 博司 国立研究開発法人宇宙航空研究開発機構, 研究開発部門, 研究開発員 (70722536)
有吉 雄哉 統計数理研究所, データ同化研究開発センター, 特任助教 (80735019) [辞退]
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| 研究期間 (年度) |
2016-07-19 – 2020-03-31
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| キーワード | 逐次データ同化 / 実験計画 / ベイズ最適化 / ビッグデータ / IoT / 社会インフラ / 人工物 |
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| 研究実績の概要 |
データ同化とは、複雑な現象の高精度予測のために、数値シミュレーション計算と、不完全かつ部分的情報である観測・計測データを統合することにより、シ ミュレーションの初期値や境界値、パラメータ等を実際の現象をなるべく再現するように定め、時にはシミュレーションモデル自体にも手を加える（リモデリン グ）一連の計算作業である。本研究により、人工物システムの機能実現をオンライン的にサポートする理論的枠組み、つまり統合的逐次データ同化システムの数理的基盤を確立し、人工物（例えば、橋梁やトンネル）に多数配置されたセンサーの情報をリアルタイムで構造体シミュレータに取り入れるような、オープンな 環境下での効率的な社会インフラ整備計画の立案に資する。今年度は、社会インフラ維持管理のための一般的な数理モデリングに注力した。昨年度に研究した破片スペースデブリの散乱状態の観測モデルをもとに、状態を時々刻々追尾する粒子フィルタを用いたフィルタリングの開発を進めた。このモデルを用いて、この年度までに収集されたデータを用いてモデルの定量的評価を行い、モデルの洗練化を進めた。あわせて。流体シミュレーション内の不確実性をなるべく高速に同定する計算アルゴリズムの開発に取り組んだ。さらに構造体シミュレーションに適した逐次データ同化法の研究に取り組み始めた。全員でモデルの信頼性評価の研究にも取り組むとともに、計算の効果的な大規模化を支援する目的のために、Pythonによるライブラリの公開と解説論文を執筆した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
研究の進捗状況を適切な会議で発表し、識者からいただいたコメントを含め今後の研究開発の有り様をメンバー間で議論した結果を提案書の形にまとめあげることができた。
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| 今後の研究の推進方策 |
各研究者は、担当する具体的応用テーマに対してプロトタイプの構築を継続して進め、その性能の改良に取り組む。具体的に進めているテーマは、a) 地盤工学のセンサーネットワークの高度化、b) 室内実験と流体シミュレーション環境の同時最適である。a)では、構造体シミュレーションに適した逐次データ同化法の研究に取り組んでいる。b) では、擬似室内実験データを用いて、流体シミュレーション内の不確実性をなるべく高速に同定する計算アルゴリズムの開発をすすめている。全員で議論し、学習アルゴリズムの改善工夫を行うとともに、適切なセンサー情報の獲得および入力の方法について検討する。プロトタイプの適用性を向上させるための探索、推論手法の拡張、改良、システム洗練化を行う。応用テーマに携わるメンバーは、プロトタイプの改善作業を継続するとともに、性能評価デモンストレーションを実施する。関連する分野の識者を招聘しワークショップを開催することで、本研究の総括を行う。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
研究補助(1人×12ヶ月)を思い切って複数人雇用することに変更し、最終年度に向けて資料の収集やホームページの充実作業を加速する予定であったが、良い人材を確保することができず最終年度に繰り越すことにした。国際会議の参加やワークショップの開催により情報収集および有識者からアドバイスをいただく計画はほぼ予定通りにすすめることができた。
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